[发明专利]一种具有自适应透光性的门窗AR方法及系统

权利要求书

1.一种具有自适应透光性的门窗AR方法，其特征在于，所述方法包括：

采集场景图像；分割所述场景图像，获得门窗安装区域图像；所述门窗安装区域图像包括门窗轮廓；获取以所述门窗轮廓为参考的相机姿态信息；获取目标门窗的三维模型，根据所述相机姿态信息建立初始AR效果；

通过多种分割方案将所述门窗安装区域图像分割为多个初始分割图像；所述初始分割图像尺寸为预设语义分割网络输入尺寸；根据所述初始AR效果获得所述门窗安装区域图像内的玻璃区域；获得每个所述玻璃区域的参考热图；所述参考热图中像素点的热力值与对应的所述玻璃区域中像素点与玻璃区域中心点的距离成反比例关系；根据所述初始分割图像中像素点数量信息获得所述门窗安装区域图像的像素点在所述分割方案中的重叠区域；所述重叠区域对应在所述初始分割图像中的区域图像与所述参考热图的乘积为分割效果图像；以最大的所述分割效果图像的总体像素值与所述初始分割图像分布离散度的和对应的所述分割方案作为最优分割方案，并获得对应的最优分割图像；

获取以相机为参考的所述门窗安装区域的门窗姿态信息；将所述最优分割图像、门窗姿态信息和所述目标门窗的玻璃材质输入预先训练好的透光性推理网络中，输出第一透光性图像；将所述第一透光性图像叠加拼接，获得第二透光性图像；将所述最优分割图像对应的所述重叠区域在所述第二透光性图像中对应的区域的像素值求均值，获得第三透光性图像；

根据所述玻璃区域的所述第三透光性图像和所述初始AR效果获得最终AR效果。

2.根据权利要求1所述的一种具有自适应透光性的门窗AR方法，其特征在于，所述分割所述场景图像，获得门窗安装区域图像包括：

将所述场景图像送入预先训练好的语义分割网络中，输出所述门窗安装区域图像。

3.根据权利要求1所述的一种具有自适应透光性的门窗AR方法，其特征在于，所述获取以所述门窗轮廓为参考的相机姿态信息包括：

将所述门窗轮廓的四个夹角、所述门窗轮廓的尺寸和真实门窗轮廓的长宽比送入预先训练好的全连接网络中，获得以所述门窗轮廓为参考的所述相机姿态信息。

4.根据权利要求1所述的一种具有自适应透光性的门窗AR方法，其特征在于，所述获得每个所述玻璃区域的参考热图包括：

以所述玻璃区域中心点做所述玻璃区域边缘点的连线，获得第一连线长度和第一连线角度；以所述玻璃区域中心点做所述玻璃区域内部像素点的连线，获得第二连线长度和第二连线角度；以最接近的所述第一连线角度和所述第二连线角度对应的像素点为匹配像素点对；

根据热力系数获取公式获得每个所述内部像素点的热力系数；所述热力系数获取公式包括：

其中，rl为所述热力系数，DNn为所述匹配像素点对中所述内部像素点的所述第二连线长度，DBm为所述匹配像素点对中所述玻璃区域边缘点的所述第一连线长度；

获得所述玻璃区域面积与所有玻璃区域面积和的面积比值；以所述热力系数与所述面积比值的乘积作为所述内部像素点的热力值，根据所述热力值获得所述参考热图。

5.根据权利要求1所述的一种具有自适应透光性的门窗AR方法，其特征在于，所述根据所述初始分割图像中像素点信息获得所述门窗安装区域图像的像素点在所述分割方案中的重叠区域包括：

统计所述门窗安装区域图像的像素点属于不同所述初始分割图像的数量，将每个像素点对应的所述数量减一后作为该像素点的像素值，获得所述重叠区域。